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AI,個(gè)人隨筆
手把手教你制作百萬播放的AI視頻（附詳細(xì)教程和提示詞）

手把手教你制作百萬播放的AI視頻（附詳細(xì)教程和提示詞）

想做百萬播放的 AI 視頻？這篇干貨分享一手實(shí)操案例，拆解從提示詞撰寫、豆包生成像素風(fēng)圖片，到即夢轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)視頻、剪映剪輯的完整流程，還附上圖片視頻去水印、運(yùn)鏡提示詞等關(guān)鍵技巧，新手 20 分鐘就能上手出片。
AI,個(gè)人隨筆
HR專享簡歷篩選標(biāo)準(zhǔn)寶典，讓人力資源部門簡歷篩選速度翻倍

HR專享簡歷篩選標(biāo)準(zhǔn)寶典，讓人力資源部門簡歷篩選速度翻倍

招聘季HR的噩夢——海量簡歷篩選即將被AI顛覆！這款專為人力資源設(shè)計(jì)的AI助手能像資深獵頭般快速解析簡歷，自動(dòng)生成包含匹配度評(píng)分、優(yōu)勢亮點(diǎn)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告，將篩選效率提升10倍以上。從批量處理到精準(zhǔn)排雷，它能解決人工篩選中的六大核心痛點(diǎn)，讓HR把寶貴時(shí)間留給真正的潛力候選人。
AI,個(gè)人隨筆
我把萬字年度復(fù)盤丟給AI，結(jié)果太出乎意料了

我把萬字年度復(fù)盤丟給AI，結(jié)果太出乎意料了

在時(shí)間飛逝的焦慮中，一位創(chuàng)作者選擇用萬字真實(shí)復(fù)盤直面自我，并將這些赤裸的思考喂給AI，意外獲得治愈與犀利的雙重反饋。本文將分享這套能切換‘治愈者’與‘破局者’模式的雙核AI導(dǎo)師系統(tǒng)，以及如何通過精心設(shè)計(jì)的Prompt，讓AI成為你私密而高效的人生導(dǎo)航儀。
AI
9個(gè)常用的提示框架及使用教程

9個(gè)常用的提示框架及使用教程

AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理如何超越'隨便問問'的低效模式？本文揭秘9大專業(yè)提示框架，從RGCCOV基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)到HILCS人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)，教你像管理項(xiàng)目一樣設(shè)計(jì)AI指令。包含風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)決策樹、框架組合策略及可直接復(fù)用的元提示生成器，讓模糊需求轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)輸出不再是玄學(xué)。
AI,個(gè)人隨筆
AI 溝通語言的設(shè)計(jì)

AI 溝通語言的設(shè)計(jì)

Prompt（提示詞）是與生成式AI溝通的語言藝術(shù)，決定著AI輸出的質(zhì)量好壞。本文深入解析Prompt的核心原則——從明確目標(biāo)、提供上下文到避免歧義，揭秘Few-shot與Zero-shot提示法的實(shí)戰(zhàn)差異，并探討如何通過模板化設(shè)計(jì)提升效率。更重要的是，如何讓Prompt工程從技術(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩趔w驗(yàn)設(shè)計(jì)的新戰(zhàn)場。
AI
從“溝通效率”與“結(jié)果質(zhì)量”雙維度，重新定義好提示詞

從“溝通效率”與“結(jié)果質(zhì)量”雙維度，重新定義好提示詞

AI工具的高期待與低滿足感正在消耗用戶的熱情，但問題往往不在技術(shù)本身，而在于我們?nèi)绾闻c之對(duì)話。本文深度拆解提示詞設(shè)計(jì)的雙維心法，從溝通效率到結(jié)果質(zhì)量，揭示如何通過角色賦予、任務(wù)分解和樣例引導(dǎo)，讓AI產(chǎn)出真正‘對(duì)味’的專業(yè)內(nèi)容。
AI,個(gè)人隨筆
Gemini prompt：幫助PM輸出超預(yù)期的競品分析

Gemini prompt：幫助PM輸出超預(yù)期的競品分析

在競品分析中，AI的真正價(jià)值不在于它能否找到數(shù)據(jù)，而在于我們?nèi)绾巍肝沽稀购汀付蚣堋?。本文揭秘兩個(gè)超預(yù)期的Prompt模板，專攻B端產(chǎn)品的功能設(shè)計(jì)與隱性痛點(diǎn)分析，分享如何讓AI像資深架構(gòu)師一樣反推底層邏輯，從幫助文檔、更新日志中挖掘競品的設(shè)計(jì)缺陷與亮點(diǎn)。
AI
29 條 Prompt 設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)

29 條 Prompt 設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)

大模型輸出不滿意、瞎編、不按要求來？核心問題在 Prompt 設(shè)計(jì)！這份實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)涵蓋內(nèi)容生成、打標(biāo)簽、風(fēng)控分析、AI Coding 等場景，揭秘 “對(duì)抗式收斂”“精準(zhǔn)約束” 等核心方法，從邊界定義到結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，幫你搞定大模型溝通難題。
AI
20個(gè)企業(yè)級(jí)案例揭示Agent落地真相：閉源模型吃掉85%，手搓代碼替代LangChain

20個(gè)企業(yè)級(jí)案例揭示Agent落地真相：閉源模型吃掉85%，手搓代碼替代LangChain

UC Berkeley 剛剛發(fā)布的《Measuring Agents in Production》——AI Agent 領(lǐng)域迄今最大規(guī)模的實(shí)證研究，揭開了生產(chǎn)級(jí)智能體的真實(shí)面貌：不是炫技的“全自動(dòng)超人”，而是被嚴(yán)格約束的“超級(jí)實(shí)習(xí)生”。73% 的部署只為提升生產(chǎn)力，85% 依賴閉源模型，70% 拒絕微調(diào)、死磕人工 Prompt，68% 的任務(wù)在 10 步內(nèi)必須交給人類。可靠性是最大瓶頸，而“約束性部署”（Constrained Deployment）成為企業(yè)落地的核心策略。本文提煉四大核心發(fā)現(xiàn)，帶你穿透 hype，看清 Agent 在真實(shí)世界如何“活著”。